界面新聞記者 | 伍洋宇
界面新聞編輯 | 劉方遠 宋佳楠
“我聽說o2在GPQA上獲得了105%?！睅滋烨埃侥贰W特曼在X平臺上突然發(fā)了這么一句話，但馬上又寫道，“見鬼！賬號錯誤！”
這位掌控OpenAI公司的CEO，就這樣以如此戲劇性的玩笑方式透露了OpenAI o2的進展。GPQA（Graduate-Level Question Answering）是一項研究生水平科學知識問答能力的基準測試，此前，OpenAI o1在這項測試中僅得到78%的成績。
o2的得分也大概率不會超過100%，但這番“鬼才營銷”仍然引起了全網(wǎng)熱議。
當國內(nèi)大模型領(lǐng)域還沒有復刻出o1-preview一星半點的時候，OpenAI已經(jīng)在“有意”透露具備多模態(tài)能力的完整版o1了。它能看懂并正確解答復雜數(shù)學題，識別人類史上首張黑洞照片，這使得外界對o2的能力更為好奇，也吸引一眾國內(nèi)大模型玩家朝著o1躍躍欲試。
“AGI有救了?！?o1發(fā)布那天，李江一早就把一篇介紹OpenAI o1的科普文章從頭讀到尾，一顆心稍微沉下來些。
過去幾個月，李江一直處在焦慮之中。GPT-5遲遲沒有發(fā)布，一種隱隱的壓力圍繞在和李江一樣的大模型從業(yè)者周圍。外界輿論從最初的追捧，變成猜測“六小虎”中哪家公司會扛不住先關(guān)門，或者被收購。
智譜AI、百川智能、月之暗面、Minimax、零一萬物、階躍星辰這六家中國大模型初創(chuàng)公司，被業(yè)界冠以“六小虎”之稱。過去一段時間，他們都拿到了數(shù)十億乃至百億人民幣級別的融資，都在燒錢搶算力、搶人才，希望成為中國的“OpenAI”。
隨著大模型從業(yè)者們信仰的Scaling Law（規(guī)模法則）遇到瓶頸，所有長遠宏大的商業(yè)故事都要講不下去了。“Scaling Law”是有關(guān)模型性能隨著參數(shù)量、數(shù)據(jù)量、計算資源等增加而變化的規(guī)律，此前幾乎是抵達AGI（通用人工智能）的唯一通路。
這種境況下，模型訓練不得不脫離“大力出奇跡”的軌道。據(jù)《中國企業(yè)家》報道，百川智能CEO王小川近日接受其采訪時提及，“去年焦慮買不到卡，今年焦慮有卡不知道該干嘛?！焙芏鄨F隊把重心集中在一些微調(diào)（Fine-Tuning）工作上，讓模型針對特定任務(wù)或領(lǐng)域進行優(yōu)化。
李江所在的公司也是“六小虎”之一，外界的唱衰聲不時傳進團隊成員的耳朵里。雖然大家還是堅信長遠的光明，但現(xiàn)在仿佛都被烏云籠罩，看不清好的方向在哪里。
最終又是OpenAI將這片“烏云”吹散了大半。9月13日，OpenAI發(fā)布o1大模型，它改變技術(shù)策略，加入了強化學習和思維鏈，大幅提升了模型的推理能力，也將訓練重點從預訓練（pre-train）轉(zhuǎn)向后訓練（post-train）。
這被認為是大語言模型帶領(lǐng)人類通往AGI的關(guān)鍵技術(shù)范式變革。
一名AI領(lǐng)域的投資人對界面新聞記者表示，大模型需要能夠使用知識，而不只是具備知識。使用知識的能力是思維，而思維才是人類工作的核心價值。OpenAI o1所展示的思維能力，是大模型從“快思考”向“慢思考”進化的關(guān)鍵指標。
而擺在國內(nèi)創(chuàng)業(yè)者面前的選擇題便是，要不要跟進？
考慮到每家公司的領(lǐng)導者對AGI的理解不同，團隊技術(shù)實力存在差異，落地場景方向各有側(cè)重，以及可跟注的籌碼大小不一，國內(nèi)大模型戰(zhàn)局正在顯現(xiàn)分水嶺。
讓所有人能繼續(xù)抄作業(yè)
前段時間，零一萬物創(chuàng)始人兼CEO李開復去了一趟硅谷，帶回不少OpenAI的“八卦”，還在直播間饒有興致地講了起來。
據(jù)他所述，外界期待已久的GPT-5訓練得不太順利，問題出在如何搞定一個“十萬卡集群”上。風光面世的OpenAI o1只是被臨時祭出的產(chǎn)物，這套方法原本沒打算這么早公開。但為了吸引投資人繼續(xù)投錢，這個動作不得不執(zhí)行。
另一方面，OpenAI也想借此炫技，讓外界意識到，“你們只是看起來快追上我了，等我多露兩手再看看?！焙芸欤琌penAI宣布融資66億美元，估值來到1570億美元。
“其實我們還有很多好東西，只是沒有發(fā)布?！監(jiān)penAI的內(nèi)部人員對李開復說，“因為我們一發(fā)布你們就會學。”
這名OpenAI人士擔心得沒錯，這正是國內(nèi)大模型領(lǐng)域的追趕狀態(tài)，甚至成為一種技術(shù)學習的策略。
“我們一定要盡快追趕它，讓它有壓力?！崩铋_復說，“這樣它就把一些好東西丟出來，我們大家就有更多的靈感了?！?/span>
o1就是現(xiàn)階段所有人的靈感。它提出了一個新思路。根據(jù)這家公司顯示的技術(shù)信息，除了加入強化學習和思維鏈，它的本質(zhì)變化是將Scaling Up的方法從預訓練階段轉(zhuǎn)移到了推理階段，讓模型在“推理時計算”中獲得更高的智能水平，也就是Post-Training Scaling Law（后訓練擴展律）在發(fā)揮作用。
這套新范式的力量真有這么大嗎？在技術(shù)上如何理解o1范式可能加速AGI進程？
大模型行業(yè)上一個重要技術(shù)轉(zhuǎn)變是從Dense Model（稠密模型）到MoE架構(gòu)（Mixture of Experts，混合專家模型）。這個變化本身帶來的是速度提升，而沒有太多能力提升，技術(shù)曲線從這里開始變緩和。但推理層強化學習可能改變這條曲線，它對應(yīng)的是投入資源和所能達到智能上限的關(guān)系——模型智能水平由此可能實現(xiàn)突破。
大佬們的觀點是相近的。在o1發(fā)布一周后，階躍星辰CEO姜大昕公開表示，o1是大模型首次同時具備人類大腦System 1和System 2的能力，這是大模型開始具備歸納世界能力的關(guān)鍵一步。月之暗面創(chuàng)始人兼CEO楊植麟直言，o1的主要意義在于提升了AI的上限，很大程度上證明了這套范式對于下一步Scaling Up初步可行。
換句話說，o1代表的技術(shù)范式還不至于是AGI的直通車，但它的確是一列全新的特快車。
界面新聞記者從不同信源處了解到，Minimax已經(jīng)在推進類o1產(chǎn)品，預計最快明年一季度發(fā)布。月之暗面和階躍星辰目前的主要精力可能仍是年底計劃發(fā)布的多模態(tài)大模型，但o1也都在其各自的技術(shù)路線圖上。
百川智能在強調(diào)醫(yī)療方向的落地場景后，暫時還沒有透露出要加碼o1方向的信號，不過內(nèi)部一直有強化學習的訓練經(jīng)驗。此外，多名受訪者認為，智譜AI大概率會跟進o1，而李開復則明確表示，包括零一萬物在內(nèi)，預計五個月后就會有不少類似o1模型的能力出現(xiàn)在各個公司。
“國內(nèi)大模型公司都是抄OpenAI的路線，既然它蹚出了一條路，你也沒有這么多試錯成本，為什么不去copy它？”李江認為，這個選擇理所當然。
不比GPT-4簡單
強化學習不是新東西。在此之前，很多大模型團隊都在嘗試強化學習這條路，只不過更快驗證其正確性的依舊是OpenAI。
“但凡是做過機器學習的，這個方法你一定會想得到，只是說愿不愿意投這么多資源去試這條路?！崩罱f。
事實上，它還是今年諾貝爾化學獎其中兩位獲得者所在公司DeepMind的拿手好戲。這家公司用深度學習和強化學習的思路在很多垂直領(lǐng)域作出了突破貢獻，比如AlphaFold和AlphaGo。
至于o1為何現(xiàn)在才出現(xiàn)，一名大模型技術(shù)從業(yè)者對此解釋道，一方面，模型參數(shù)的量級不同，這是決定性差距；另一方面，這當中的關(guān)鍵變量是強化學習和大模型的碰撞。如果以o1為結(jié)果，大模型和強化學習是一組由“乘號”連接的齒輪關(guān)系，但凡其中一種弱，整體都不會太強。
就技術(shù)而言，從業(yè)者認為o1比GPT-4更難，因為這當中的知識不會公開，團隊必須自己嘗試。“post-training（后訓練）里面的秘密很多，而且越來越寡頭化?！鼻笆鍪茉L投資人說，“在這場競賽里，技術(shù)能力和技術(shù)vision（視野）的占比變高了?！?/span>
也就是說，它需要天才的技術(shù)靈感，外加可落地的工程能力。
“最重要的是，首先有人能想得出整體的架構(gòu)怎么做?！崩罱硎荆鲞@件事需要的是天才，而不是“搭建一個50人團隊”。相當于OpenAI o1現(xiàn)在是“黑盒”，創(chuàng)業(yè)公司需要分配更多精力給強化學習，靠研究能力把“黑盒”變成“白盒”。
工程上也還有大量的細節(jié)和難點。例如，算力方面，由于推理層的算力需求可能會出現(xiàn)爆發(fā)式增長，優(yōu)化AI Infra（基礎(chǔ)架構(gòu)）以快速降本的意義進一步凸顯。數(shù)據(jù)方面，這套新范式相當于將一個Agent（智能體）內(nèi)置到模型中，因此，自動化數(shù)據(jù)訓練的pipeline（管道）也需要重新構(gòu)建。
它同時提升了數(shù)據(jù)標注的難度和復雜度。生數(shù)科技首席科學家朱軍在今年的云棲大會上談?wù)撨^，從科研的角度看，這當中過程監(jiān)督的數(shù)據(jù)變得十分重要。它和直接從結(jié)果監(jiān)督的數(shù)據(jù)不一樣，是要對思考過程的每一步進行標注，這種數(shù)據(jù)由于需要專業(yè)人士投入，因而具備一定獲取難度和高價值。
王小川也曾表示，他對o1的好奇有很多，例如擁有多少算力，以及多少領(lǐng)域?qū)＜?。這大致對應(yīng)o1訓練數(shù)據(jù)的規(guī)模和質(zhì)量。
Self-Play RL（自我博弈下的強化學習）雖然可以讓模型自動生產(chǎn)數(shù)據(jù)來學習，但仍然需要人工的參與，并且是高質(zhì)量的參與，其中就包括人工標注數(shù)據(jù)來告訴它結(jié)果好還是不好。
李江形容，數(shù)據(jù)標注既吃人力又吃學歷，是一份看起來藍領(lǐng)，但又特別要求白領(lǐng)的工作?！叭绻銢]有模型聰明，你就沒有價值，所以你要比模型的答案還好，而這份工作又特別枯燥，這樣的行業(yè)專家不好找?！?/span>
o1這條路未來可能遇到的最大瓶頸還是來自通用性，也就是模型的泛化能力。例如，o1的數(shù)學、編程類能力尤其突出，但弱邏輯類的能力培養(yǎng)還有待解決。
強化學習中有一個關(guān)鍵環(huán)節(jié)叫做Reward Model（獎勵模型），用于評估Agent的行為表現(xiàn)，并指導其學習過程。在特定垂直領(lǐng)域，獎勵機制可以寫得清楚明晰，但面對更加泛化和開放的場景，Reward Model將變得難以定義，這也是以o1范式在實現(xiàn)通用性過程中要突破的重要關(guān)卡。
“這是一個懸而未決的問題?！崩罱f，這再次回到了各家科研能力的比拼上。即便是在公司內(nèi)部，這種“靈感”現(xiàn)在也無法隨意討論，“因為這個事情太新了，‘靈感’要真金白銀才能燒出來。”
事實上，大模型未來在提升強化學習模型的泛化性上會遇到什么困難，還不得而知，短期內(nèi)能夠復現(xiàn)某個垂直領(lǐng)域的國產(chǎn)o1就是一種勝利。開始習慣這個領(lǐng)域技術(shù)波動的李江就是這樣想的，“在這個階段，做長遠的Road Map（路線圖）毫無意義。”
好學生的“附加題”
云啟資本合伙人陳昱每半年就要飛一趟美國，定期看看那邊發(fā)生了什么，這讓他對o1有一個更為冷靜和理智的看法。
誠然，o1代表了OpenAI在解決復雜問題上的探索，但它仍然有很大的局限：成本約為GPT-4o的6倍，使用次數(shù)的限制，較長的等待時間，以及一些簡單問題仍然會出錯的狀況，目前的形態(tài)更像是給學有余力的好學生去做的“附加題”。
答好這道“附加題”要投入多少資源？此前據(jù)騰訊新聞《潛望》報道，王小川在接受采訪時曾預估稱，“可能跟做個GPT-4差不多”。而朱嘯虎給出的答案是，做GPT-4的科研至少要砸四五千萬美金。
目之所及，國內(nèi)大模型公司要跟進做o1必須滿足兩個硬性條件。一是擁有這筆可支配的資源。據(jù)另一名受訪投資人透露，“六小虎”當中，一些公司賬上的錢可能不夠。二是基礎(chǔ)模型的性能水平門檻。李江的判斷是，“至少要接近GPT-4的水平，不然不在牌局里。”
這意味著“六小虎”的下一步，有錢的可以繼續(xù)跟注，沒錢但想跟注的要繼續(xù)找錢，如果都行不通，就只能找差異化。
不久前已經(jīng)有行業(yè)傳聞稱，“六小虎”中的兩家正在逐步放棄預訓練模型，縮減了預訓練算法團隊人數(shù)，業(yè)務(wù)重心轉(zhuǎn)向AI應(yīng)用。
一時間，“六小虎放棄大模型”的說法甚囂塵上。被外界猜測得最多的零一萬物和百川智能，均迅速對外界進行了否認。
前述受訪投資人對界面新聞記者表示，還沒有看到實質(zhì)性證據(jù)能夠表明“六小虎”中有公司放棄了預訓練，現(xiàn)階段它們也沒有理由放棄。他推測有一種可能是，有團隊暫時性完成了基礎(chǔ)模型的預訓練，重心轉(zhuǎn)向了后訓練階段。
“要知道‘六小虎’并不是OpenAI，也不可能OpenAI的所有嘗試都要去跟。”這名投資人指出，“這當中需要有戰(zhàn)略選擇?！?/span>
這種戰(zhàn)略選擇的決定性條件，是掌舵者對AGI的理解。例如，有人認為多模態(tài)的理解與生成統(tǒng)一是AGI的必經(jīng)之路，也有人認為，AGI的關(guān)鍵仍然在于語言智能。這會導致不同的路線，大模型公司可能自此分化：視頻模型，音頻模型，高級推理等等。
除了創(chuàng)業(yè)公司，大廠也在積極跟進。有知情人士透露，目前，字節(jié)跳動和阿里巴巴都已有意向聚焦o1代表的技術(shù)方向，繼續(xù)推動大模型的推理性能提升。不過，大廠的優(yōu)勢將更不明顯。
李江直言，在上一個競爭階段，文心一言、通義千問、混元、豆包等產(chǎn)品，并沒有跟創(chuàng)業(yè)公司完全拉開差距。而在o1路線上，這種優(yōu)勢也許會更加微弱，因為它對算力資源的要求不如之前高，也更考驗技術(shù)團隊的靈活性。
大變革，但不一定激發(fā)大商機
投資人也聽到不少所謂行業(yè)動蕩的風聲，但他們的大致體感是，在車上的都沒有動搖過，不斷動搖的都是沒上車的。
“我們沒有不看好過。”前述投資人說，“外面所謂的輿論是我們兩三年前就知道的事實，不覺得有什么預期上的偏差。”
之所以不動搖，來自于一個長期判斷：AGI能實現(xiàn)，繞不開大模型，而o1的出現(xiàn)說明了AGI可以實現(xiàn)，它的確提振了資本的信心。
這也將很大程度上決定大模型公司的融資命運。
“到30億美元估值以后，大家就很難融了?！标愱胖赋觯@是“六小虎”當前共同的困境。輿論之所以唱衰，主要原因也是估值和商業(yè)化程度不匹配。
“今年這幾家融了三五億美元以上的，明年都還可以活，因為大家一年大概燒2億美元，加上之前的錢，活個三年是沒問題的?！标愱耪f，“但他們得盡快解決商業(yè)模式的問題，燒錢是不可持續(xù)的。”
商業(yè)化，就是當前來自投資人最直接的拷問。需要認清的是，o1這個技術(shù)上的“大變革”，并不一定能激發(fā)大商機。
一方面，o1所代表的“模型即產(chǎn)品”思路可能會革掉一批應(yīng)用層公司的命。由于o1本身相當于內(nèi)置了一個AI Agent，很多簡單的Agent不再有特殊價值。一名關(guān)注AI應(yīng)用層的投資人對界面新聞記者表示，o1對很多創(chuàng)業(yè)公司都產(chǎn)生了生死影響，比如只做AI編程的Cursor AI，雙方已經(jīng)到了要比拼用戶體驗的階段。
另一方面，o1即便做出來，在產(chǎn)品上也沒有直接的變現(xiàn)手段。最直觀的改變可能在于，產(chǎn)品形態(tài)需要重新設(shè)計，從同步的方式變?yōu)楫惒健．惒绞侵?，用戶發(fā)送請求后，模型會過若干分鐘再反饋結(jié)果，而不是現(xiàn)在這種讓用戶干等的問答形式。
李江的看法有些悲觀，認為即使國內(nèi)公司做出o1這樣的產(chǎn)品也不會對商業(yè)應(yīng)用帶來本質(zhì)改變。“很多商業(yè)模式跟模型性能有關(guān)聯(lián)，但又沒有那么深的關(guān)聯(lián)?！?/span>
這也是朱嘯虎此前強調(diào)的，現(xiàn)階段的模型性能提升不會對應(yīng)用層帶來實質(zhì)影響，就算是模型準確率提升50%，在多步推理之后疊加形成的錯誤率也是災(zāi)難性的。Minimax創(chuàng)始人兼CEO閆俊杰也曾公開強調(diào)，模型錯誤率只有降到個位數(shù)才是可信賴的狀態(tài)，才能為行業(yè)帶來本質(zhì)的變化。
以此來看，o1可能是大模型技術(shù)上的分水嶺，但用戶很難感知到。“大模型是一個非常復雜的系統(tǒng)工程，o1能產(chǎn)生的作用，只是在其中某個環(huán)節(jié)改變那么一點點東西，對全局沒有那么大的影響?！崩罱赋觥?/span>
在AGI進程放緩時，o1的出現(xiàn)幾乎被視為“全村的希望”，但它依然無法帶大家掙到更多的錢，那它的意義到底是什么？——答案可能仍然在融資里。
在投資人視角，做o1的優(yōu)先級不是最高，但它可以炫技和秀肌肉。在創(chuàng)業(yè)周期，這是融資的籌碼。
作為創(chuàng)業(yè)者，李江很清楚，在砸錢推進模型通往AGI的過程中，創(chuàng)業(yè)公司有所圖，也有犧牲。犧牲在于，一家大模型公司最終要賣的東西，可能跟模型性能本身并沒有更深的關(guān)聯(lián)。而它圖的是，這個模型代表了它要銷售的AGI愿景——這個愿景既要銷售給用戶，也要銷售給投資人。
“長期來看，你得靠它讓大家相信這個故事——它是在朝著AGI發(fā)展?！崩罱f。
（受采訪對象要求，李江為化名。）
（界面新聞記者李彪對本文亦有貢獻。）